智能視頻監(jiān)控系統(tǒng)中若干檢測(cè)與跟蹤算法的研究.pdf

1、隨著電子信息技術(shù)、計(jì)算機(jī)軟硬件技術(shù)的不斷發(fā)展，視頻監(jiān)控系統(tǒng)已經(jīng)在城市化進(jìn)程中體現(xiàn)出日益重要的價(jià)值，其應(yīng)用早已滲透到政治、軍事、文化、金融、科技等各個(gè)領(lǐng)域。智能算法作為視頻監(jiān)控系統(tǒng)的重要組成部分，已經(jīng)在安防領(lǐng)域中發(fā)揮了巨大的作用。同時(shí)，智能算法也是視頻監(jiān)控系統(tǒng)相比其它形式的監(jiān)控系統(tǒng)具有更高的性價(jià)比，更適合現(xiàn)代化發(fā)展的關(guān)鍵因素。因而，具有重要的研究意義。
　　 本文圍繞著智能視頻監(jiān)控系統(tǒng)中的若干應(yīng)用，重點(diǎn)研究了火焰檢測(cè)、人頭檢測(cè)及人

2、體上半身檢測(cè)與分割、目標(biāo)跟蹤等三個(gè)方面的問(wèn)題。論文工作包括:
　　 1.火焰檢測(cè)方面，提出了一種新的基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的視頻火焰檢測(cè)方法。該方法在分析火焰的運(yùn)動(dòng)和顏色特征以外，還研究并利用了火焰的閃爍頻率、幾何形狀等時(shí)空域特征，并用所獲得的各類特征作為人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入，輸出一個(gè)經(jīng)過(guò)綜合判斷的結(jié)果。提出了針對(duì)快速傅立葉變換的GPU加速算法。所提方法能夠區(qū)分閃爍的車燈與真實(shí)的火焰，并獲得了較高的檢測(cè)準(zhǔn)確率。
　　 2.人頭檢

3、測(cè)及人體上半身檢測(cè)與分割方面，分別提出了有向梯度直方圖與二維形狀直方圖這兩個(gè)特征。在此基礎(chǔ)上，針對(duì)人頭檢測(cè)，進(jìn)一步提出了基于貝葉斯決策論的運(yùn)動(dòng)與外觀似然的濾波方法;針對(duì)人體上半身檢測(cè)，進(jìn)一步提出了結(jié)合能量函數(shù)最優(yōu)化與背景剔除技術(shù)的前景對(duì)象分割方法。在計(jì)算有向梯度直方圖特征上，提出一種基于CUDA的GPU加速算法。所提的人頭檢測(cè)方法有效地降低了檢測(cè)的誤檢率，而人體上半身檢測(cè)與分割方法則能夠準(zhǔn)確提取位于前景部分的人體區(qū)域。
　　 3

4、.目標(biāo)跟蹤方面，提出了一種基于推土機(jī)距離與SURF特征點(diǎn)的目標(biāo)跟蹤算法。提出了把解基于SURF特征點(diǎn)的跟蹤問(wèn)題規(guī)約到解推土機(jī)距離的線性規(guī)劃問(wèn)題上的思想。另外，提出了分兩階段由粗到精的跟蹤方法和基于貝葉斯概率理論的多個(gè)目標(biāo)對(duì)象發(fā)生遮擋時(shí)的處理方法。所提跟蹤方法在實(shí)際視頻監(jiān)控系統(tǒng)中能夠有效地對(duì)多個(gè)目標(biāo)進(jìn)行長(zhǎng)時(shí)間跟蹤，并具有較高的魯棒性與可靠性。
　　 本文所提出的三個(gè)視頻監(jiān)控系統(tǒng)智能算法經(jīng)實(shí)驗(yàn)證明是可行的，并且其中的若干思想已經(jīng)和實(shí)